Strategi Pelacakan Tren Baja Bohr
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada analisa bolt, moving average, dan volume transaksi untuk menghasilkan strategi pelacakan tren yang kuat. Strategi ini bertujuan untuk menangkap potensi pembalikan tren dan memanfaatkan dinamika pasar.
Prinsip Strategi
Bantalan baja Bohr
Menggunakan pita baja bol untuk mengidentifikasi kondisi overbought dan oversold di pasar. Membantu pengambilan keputusan melalui visualisasi yang jelas dari tren naik turun.
Prinsip dasar dari Bol band adalah berdasarkan nilai rata-rata dan standar perbedaan harga saham dalam periode tertentu dihitung naik turun. Harga saham naik ke atas sebagai sinyal overbought dan turun ke bawah sebagai sinyal oversold.
Filter rata-rata bergerak
Implementasi filter rata-rata bergerak untuk meningkatkan identifikasi tren. Pengguna dapat memilih berbagai jenis rata-rata bergerak, seperti rata-rata bergerak sederhana, rata-rata bergerak indeks, dan rata-rata bergerak berbobot.
Sebuah sinyal beli (jual) dihasilkan ketika harga naik melewati (menembus) rata-rata bergerak.
Analisis nilai transaksi
Memungkinkan pengguna untuk memasukkan analisis volume transaksi ke dalam strategi untuk mengkonfirmasi sinyal. Kolom volume dengan warna yang berbeda menunjukkan volume transaksi lebih tinggi atau lebih rendah dari rata-rata.
Volume transaksi yang melampaui rata-rata dapat digunakan untuk mengkonfirmasi sinyal harga.
Analisis Keunggulan
Strategi Mengawasi Tren yang Kuat
Trend reversal berdasarkan pada bolt, moving averages dan identifikasi volume transaksi.
Ini adalah salah satu cara yang paling efektif untuk mendapatkan uang dari Bitcoin.
Fleksibilitas dan kustomisasi
Pengguna dapat memilih parameter, jenis moving average, dan panjang Bore strip untuk mengoptimalkannya.
Posisi long dan kosong dapat dikontrol secara terpisah.
Visualisasi dan Konfirmasi
Mekanisme sinyal ganda, mengkonfirmasi sinyal harga Bol band melalui moving average dan volume transaksi.
Tampilan sinyal perdagangan seperti moving averages, stop loss lines, dan lain-lain.
Manajemen Risiko
Stop loss berdasarkan ATR. Periode ATR dan stop loss ATR dapat disesuaikan.
Ubah ukuran posisi sesuai dengan persentase risiko memegang posisi. Kontrol kerugian tunggal secara efektif.
Analisis risiko
Risiko siklus penghitungan
- Periode sejarah yang berbeda dapat memengaruhi kinerja strategi. Perhitungan ulang harus dilakukan dalam periode yang berbeda untuk memastikan kehandalan strategi.
Risiko pembalikan tren
- Dalam situasi yang bergolak, sering memicu stop loss. Risiko ini dapat dikurangi dengan mengoptimalkan parameter moving average.
Risiko Optimisasi Terlalu Tinggi
- Optimasi multi-parameter dapat menyebabkan over-optimasi, harus menggunakan kombinasi multi-parameter dan melakukan pengujian stabilitas.
Risiko keterlambatan indikator teknis
- Ada beberapa keterlambatan dalam perhitungan indikator, yang harus dikombinasikan dengan penilaian entitas harga, dan tidak dapat sepenuhnya bergantung pada indikator.
Arah optimasi
Optimasi parameter
- Optimalkan parameter Bore strip, jenis moving average, dan parameter ATR agar sesuai dengan varietas dan periode yang berbeda.
Optimalisasi Posisi
- Uji persentase risiko yang berbeda untuk posisi yang berbeda, dan optimalkan stop loss multiplier.
Optimasi Sinyal
- Uji coba menambahkan sinyal penyaringan indikator tambahan lainnya, seperti KD, MACD, dll.
Kode Optimasi
- Mengoptimalkan logika penilaian sinyal, mengurangi pertaruhan yang tidak perlu. Menggunakan pemrograman berorientasi objek untuk meningkatkan skalabilitas.
Meringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan Bollinger Bands, Moving Averages, dan analisis volume transaksi untuk membangun sistem perdagangan mekanis yang melacak tren. Keuntungan dari strategi ini adalah bahwa mekanisme konfirmasi sinyal yang kuat, risiko terkontrol. Selanjutnya, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan melalui parameter dan optimasi sinyal. Strategi ini dapat memberikan referensi metodologis bagi investor untuk mengejar tren.
/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © sosacur01
//@version=5
strategy(title="Bollinger Band | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)
//--------------------------------------
//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2017"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 jul 2100"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
strategy.cancel_all()
strategy.close_all(comment="Date Range Exit")
//--------------------------------------
//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
//--------------------------------------
//MA INPUTS
averageType1 = input.string(defval="WMA", group="MA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1 = input.int(defval=99, title="MA Lenght", group="MA")
averageSource1 = input(close, title="MA Source", group="MA")
//MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
switch str.upper(averageType1)
"SMA" => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
"EMA" => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
"WMA" => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
"HMA" => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
"RMA" => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
"SWMA" => ta.swma(averageSource1)
"ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
"VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
"VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
=> runtime.error("Moving average type '" + averageType1 +
"' not found!"), na
//MA VALUES
ma = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)
//MA CONDITIONS
bullish_ma = close > ma
bearish_ma = close < ma
//PLOT COLOR
ma_plot = if close > ma
color.navy
else
color.rgb(49, 27, 146, 40)
//MA PLOT
plot(ma,color=ma_plot, linewidth=2, title="MA")
//--------------------------------------
//BB INPUTS
length = input.int(20, minval=1, group="BB")
src = input(close, title="Source", group="BB")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="BB")
//BB VALUES
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
offset = input.int(0, "Offset", minval = -500, maxval = 500)
//BBPLOT
//plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = offset)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2978ffa4, offset = offset)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2978ffa4, offset = offset)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 47, 243, 97))
//BB ENTRY AND EXIT CONDITIONS
bb_long_entry = close >= upper
bb_long_exit = close <= lower
bb_short_entry = close <= lower
bb_short_exit = close >= upper
//---------------------------------------------------------------
//VOLUME INPUTS
useVolumefilter = input.bool(title='Use Volume Filter?', defval=false, group="Volume Inputs")
dailyLength = input.int(title = "MA length", defval = 30, minval = 1, maxval = 100, group = "Volume Inputs")
lineWidth = input.int(title = "Width of volume bars", defval = 3, minval = 1, maxval = 6, group = "Volume Inputs")
Volumefilter_display = input.bool(title="Color bars?", defval=false, group="Volume Inputs", tooltip = "Change bar colors when Volume is above average")
//VOLUME VALUES
volumeAvgDaily = ta.sma(volume, dailyLength)
//VOLUME SIGNAL
v_trigger = (useVolumefilter ? volume > volumeAvgDaily : inTradeWindow)
//PLOT VOLUME SIGNAL
barcolor(Volumefilter_display ? v_trigger ? color.new(#6fe477, 77):na: na, title="Volume Filter")
//---------------------------------------------------------------
//ENTRIES AND EXITS
long_entry = if inTradeWindow and bullish_ma and bb_long_entry and v_trigger and LongPositions
true
long_exit = if inTradeWindow and bb_long_exit
true
short_entry = if inTradeWindow and bearish_ma and bb_short_entry and v_trigger and ShortPositions
true
short_exit = if inTradeWindow and bb_short_exit
true
//--------------------------------------
//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100
//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)
//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
//STOP LOSS - LONG POSITIONS
var float sl = na
//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)
//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0
//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")
//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)
//============================================================================================
//STOP LOSS - SHORT POSITIONS
var float sl_short = na
//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)
//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0
//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")
//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short)
//===============================================
//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")
//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")
//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)
//strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)